-
公开(公告)号：CN116313373A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310208473.X
申请日：2023-03-06
Applicant: 上海交通大学 , 上海中船重工船舶推进设备有限公司
Abstract: 本发明提供了一种涉及超导磁体线圈领域的支撑堆叠超导线圈闭环连接的磁体线圈骨架及其使用方法，包括上盖板、下盖板、线圈骨架以及圆柱，圆柱分布于下盖板上，线圈骨架连接于上盖板和下盖板中间，且线圈骨架的接头连接于圆柱上；将线圈骨架端部引出线连接做成接头，形成闭合线圈，将闭合线圈的接头绕于圆柱上，在线圈骨架的端部引出线纵向改变位置时，圆柱为线圈骨架的端部引出线提供螺旋转向支撑、并使其位置进行改变。本发明圆柱为堆叠线圈的转向和连接提供支撑，解决了高宽厚比堆叠线圈闭环连接的问题，保证了磁体线圈的结构稳定和紧凑；通过堆叠的架体对线圈进行固定，使闭合线圈等易折损的器件得到了机械保护，大大降低了维护和检修成本。
-
公开(公告)号：CN112426291A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011280739.4
申请日：2020-11-16
Applicant: 上海理工大学 , 上海交通大学医学院附属瑞金医院
Abstract: 本发明公开了一种多功能护理带，涉及医疗护理领域，包括护理带主体，具有相对的第一侧和第二侧；每一侧分别设置有两个护理带侧带，护理带侧带的一端连接在护理带主体上；在四个护理带侧带上分别设置有魔术贴；在护理带主体上设置有多个手提把手；其中，位于相对的两侧上的护理带侧带分别两两对应且相对设置，并且大致位于同一直线上。本发明提供的多功能护理带把翻身、固定、转运多功能合一，方便护理人员单人完成对患者的上述操作，提升工作效率，且降低潜在伤害。
-
公开(公告)号：CN107220611B
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201710370428.9
申请日：2017-05-23
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度神经网络的行人空时特征提取方法，步骤为：在一个深度网络中利用卷积神经网络(CNN)提取行人的空域特征，利用递归神经网络(RNN)综合提取出的空域特征从而得到行人的时域特征；在网络中设计叠加层融合CNN和RNN提取出的空域和时域特征，得到行人的空时特征表达；分别在行人的全局图片和局部图片进行网络训练得到相应的具有互补性质的全局特征和局部特征，加之进行融合，得到最终的特征表达。本发明具有很好的鲁棒性，能更好的解决与适应遮挡和光线变化等复杂情况；结合了行人的局部和全局特征，挖掘行人的细节特性，使其在下一步的行人识别中发挥更好的性能及效率。
-
公开(公告)号：CN118136209A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311719425.3
申请日：2023-12-14
Applicant: 上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心
Abstract: 住院儿童营养管理系统，包括输入模块、计算反馈模块、输出模块、信息接收模块和信息储存模块；所述输入模块用于输入患者原始信息和输入食谱信息，同时输入模块将患者原始信息和输入食谱信息至信息储存模块；所述计算反馈模块用于采用患者原始信息计算患者的年龄别体重，以及通过食谱信息基于患者年龄别体重计算合适的食谱分量；所述信息接发模块用于发送信息储存模块中的信息到医院系统中和接收医院系统中的信息并储存至信息储存模块中；所述输出模块用于反馈信息储存模块中的信息。
-
公开(公告)号：CN113837262B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202111097831.1
申请日：2021-09-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供了一种无监督行人重识别方法及系统，基于图神经网络，包括：提取行人特征作为节点，根据邻域信息构建图卷积神经网络；利用来自带标签的源域数据的先验损失和来自无标签目标数据的一致性损失对图网络进行约束训练；设计递进的交替更新算法用于基于图网络的聚类模块和行人重识别网络之间的相互促进，从而提升最后的性能。同时还提供了一种相应的终端及介质。本发明具有很好的鲁棒性，能更好地应对距离敏感的传统聚类模块的缺陷，得到更准确的伪标签生成，从而帮助下一步的行人特征学习。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116808345A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310119418.3
申请日：2023-02-16
Applicant: 上海交通大学医学院附属仁济医院
Abstract: 本发明公开了一种冲洗设备，属于医疗器械技术领域，包括由内筒与外筒组成的冲洗筒，内筒内腔设有吸水组件，外筒与内筒之间设有冲水组件，冲水组件包括环形板、出水孔，出水孔内设有喷头，环形板一侧设有调节板、调节孔，调节板靠近内筒一端设有环形筒，环形筒远离调节板的一端顶板、进水孔，外筒顶壁设有注水孔；吸水组件包括尖端互相靠近抵接的扇形板，还包括设在内筒内壁上的抽水泵，抽水泵远离扇形板的一侧设有储液囊，内筒上方设有控制扇形板开合的转动组件，扇形板尖端与抽水泵之间设有感应芯片，外筒顶端外侧设有转轮，转动组件与调节板连接；冲洗设备兼具吸水与冲水功能，使用时无需更换设备，转动转轮即可控制冲洗设备的状态。
-
公开(公告)号：CN111985313A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010656271.8
申请日：2020-07-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于对抗学习的多风格行人重识别方法、系统、终端，包含数据变换和分类识别功能模块，其中图像生成器作为数据空间变换功能模块，将来自不同源的数据转移到模态不变空间中，并消除由多风格行人图片中的模态差距引起的不一致问题。同时利用在分类识别器和模态识别器之间对抗学习来引导表示学习，其中模态识别器在真实图像和虚拟图像之间进行区分从而引导数据的空间变换，以进一步弥合模态差距，分类识别器用于最后的识别分类，从而学习到更具区分度的不变性特征。本发明提取出的特征更具有区分度，更具有鲁棒性，可同时消除模态差距并提高现有特征学习网络的性能，能更好的解决与适应多风格行人图片之间的匹配问题。
-
公开(公告)号：CN107545256B
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201710905430.1
申请日：2017-09-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种结合时空和网络一致性的摄像机网络行人重识别方法，对图像进行摄像机对的行人重识别；对摄像机网络和行人之间分别找到距离和时间差信息，对摄像机对确定距离后对行人速度进行估计并给出一先验值，并以此推出时间差应满足的分布，再结合实际的时间差确定该如何修正相似性分数。得到修正项之后通过一个比例参数控制原始相似性分数和时间地点信息在修正的相似性分数前所占重要性。得到修正相似性分数后，再构建网络整体的优化问题，其中优化目标为一全局相似性定义，约束条件为一致性条件。本发明通过融合了传统摄像机对行人重识别方法，摄像机地理位置，行人时间差等信息，并结合网络一致性，在摄像机网络中执行行人重识别任务。
-
公开(公告)号：CN111967310A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010634849.X
申请日：2020-07-03
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种联合注意力机制的时空特征聚合方法及系统、终端，在深度网络中利用卷积神经网络提取行人的空域特征，利用递归神经网络综合提取出的空域特征从而得到行人的时域特征；采用特征提取网络分别生成对应的质量敏感和帧敏感的注意力分数用以对空域和时域特征进行动态融合；通过线性叠加融合得到的质量敏感的空域特征和帧敏感的时域特征，得到行人空时特征表达；分别在行人的上中下部位进行网络训练得到相应的具有互补性质局部特征，拼接得到更具区分度的特征表达。本发明具有很好的鲁棒性，能更好的解决与适应遮挡和光线变化等情况；结合行人的空域和时域特征，挖掘行人的细节特性，使其在下一步的行人识别中发挥更好的性能及效率。
-
公开(公告)号：CN107220611A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710370428.9
申请日：2017-05-23
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度神经网络的行人空时特征提取方法，步骤为：在一个深度网络中利用卷积神经网络(CNN)提取行人的空域特征，利用递归神经网络(RNN)综合提取出的空域特征从而得到行人的时域特征；在网络中设计叠加层融合CNN和RNN提取出的空域和时域特征，得到行人的空时特征表达；分别在行人的全局图片和局部图片进行网络训练得到相应的具有互补性质的全局特征和局部特征，加之进行融合，得到最终的特征表达。本发明具有很好的鲁棒性，能更好的解决与适应遮挡和光线变化等复杂情况；结合了行人的局部和全局特征，挖掘行人的细节特性，使其在下一步的行人识别中发挥更好的性能及效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
25
records
(took 0.021 seconds)
